分布式系统中的数据同步确保了多个节点或服务之间的数据一致性和可用性。三个常见的用例包括通过复制维护高可用性、利用缓存数据实现实时分析以及支持需要共享状态的事件驱动架构。每个用例都解决了可伸缩性、容错性和性能方面的特定挑战。
首先，高可用性复制确保数据在故障期间仍然可访问。例如，一个全球分布式电子商务平台可能会在区域数据库之间复制产品库存数据。如果某个区域的数据库发生故障，用户仍然可以使用来自另一个区域的复制数据查看和购买产品。像 Apache Cassandra 这样的技术使用可调的一致性级别来平衡复制速度和数据准确性。这种方法降低了地理位置分散的用户的延迟，同时提供了容错能力。
其次，缓存层通常依赖于数据同步来保持缓存数据与源系统的一致性。社交媒体应用可能会将用户个人资料缓存在 Redis 中以减少数据库负载。当用户更新其个人资料时，系统必须将更改传播到所有缓存副本以防止数据过期。常用的技术包括写穿缓存（同时更新缓存和数据库）或基于 TTL 的失效（自动刷新数据）。如果没有适当的同步，用户可能会看到过时信息，导致糟糕的用户体验。
第三，事件驱动系统使用同步将状态变化传播到各个服务。例如，在食品配送应用中，订单放置事件可能会触发库存、支付和配送服务的更新。像 Kafka 这样的消息代理可以流式传输这些事件，确保所有服务以接近实时的方式处理相同的数据。冲突解决策略，例如版本向量或最后写入者获胜，用于处理并发更新的情况。这种方法解耦了服务，同时保持了数据一致性，从而实现了可伸缩和可维护的架构。